論文の概要: Multimodal Trajectory Planning for Surface Vehicles using Turning Circle-based Control Barrier Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19537v1
- Date: Thu, 20 Aug 2026 01:18:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.431341
- Title: Multimodal Trajectory Planning for Surface Vehicles using Turning Circle-based Control Barrier Functions
- Title(参考訳): 旋回円周制御バリア関数を用いた表面車両のマルチモーダル軌道計画
- Abstract要約: 提案手法は,モデル予測制御(MPC)と回転円型制御バリア関数(TC-CBF)を統合する。
TC-CBFは、表面車両の非ホロノミック運動と有限回転能力を説明する。
その幾何学的定式化は、車両の旋回円に従って実現可能な回避領域を特定し、異なる左右旋回回避モードを生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a guide path-free multimodal trajectory planning framework for autonomous surface vehicles operating in dynamic environments. The proposed method integrates model predictive control (MPC) with a turning circle-based control barrier function (TC-CBF). Unlike conventional Euclidean distance-based CBFs (ED-CBFs), which evaluate safety solely based on proximity, the TC-CBF accounts for the nonholonomic motion and finite turning capability of a surface vehicle. Its geometric formulation identifies feasible avoidance regions according to the vehicle's turning circles and generates distinct left- and right-turning avoidance modes. These modes allow the optimization solver to explore and select topologically different trajectories without relying on globally planned guide paths, as required by many conventional multimodal planning approaches. By embedding the avoidance direction directly into the safety constraint, the proposed framework alleviates the local-minimum and deadlock problems of single-mode MPC while maintaining computational efficiency. Extensive simulations involving multiple moving vessels demonstrate that the proposed method achieves higher success rates, fewer safety violations, and smaller residual violations than single-mode baselines across all tested traffic densities.
- Abstract(参考訳): 本稿では,動的環境下で動作する自動表面積車両のためのガイドパスフリーマルチモーダル軌道計画フレームワークを提案する。
提案手法は,モデル予測制御(MPC)と回転円型制御バリア関数(TC-CBF)を統合する。
近接距離のみに基づいて安全性を評価する従来のユークリッド距離ベースCBF(ED-CBFs)とは異なり、TC-CBFは表面車両の非ホロノミック運動と有限回転能を考慮に入れている。
その幾何学的定式化は、車両の旋回円に従って実現可能な回避領域を特定し、異なる左右旋回回避モードを生成する。
これらのモードにより、多くの従来のマルチモーダル計画手法で要求されるように、グローバルに計画されたガイドパスに頼ることなく、最適化ソルバがトポロジ的に異なる軌道を探索し、選択することができる。
安全性制約に直接回避方向を埋め込むことにより、計算効率を保ちながら、単一モードMPCの局所最小およびデッドロック問題を緩和する。
複数の移動船を含む広範囲なシミュレーションにより、提案手法は、試験された全ての交通密度の単モードベースラインよりも高い成功率、安全性違反の少ない、残差違反の少ないことを実証した。
関連論文リスト
- A Neural Network Based Teleoperation for Remote Controlled Vehicles [98.38733381483934]
車両の直接遠隔操作は重要な技術的ボトルネックに直面している。
通信遅延とオペレーターの 物理的に知覚できない 未モデル化の環境障害。
本稿では,一方的な遠隔操作フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-11T01:51:08Z) - Control Barrier Functions via Minkowski Operations for Safe Navigation among Polytopes [6.281375484813414]
そこで本研究では,SDF (Signed Distance Function) の定式化について述べる。
提案手法は,衝突のない(正符号)と衝突しない(負符号)の両方の場合において,コンベックスプログラムを介して正確なSDFを算出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-03T21:15:23Z) - Distributed Motion Planning with Safety Guarantees for Self-Reconfiguring Robotic Boats [76.98547580312116]
本稿では,分散モデル予測制御(MPC)と制御バリア関数(CBF)を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
リアルタイムに安全を確保するため、分散CBFベースのフィルタを適用し、エージェント間回避を強制する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-22T16:37:05Z) - Unifying Decision-Making and Trajectory-Planning in Unsignalized Intersections Using Time-Varying Potential Fields [0.0]
本稿では,自動走行車のためのDM(Decision-Making)とTP(Trjectory Planning)を統合した新しいフレームワークを提案する。
提案手法は, DMとTPを効果的に統一し, 確実かつ安全な参照軌道の生成を確実にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-15T09:17:54Z) - Parsimonious disturbance-aware minimum-time planning with parametric uncertainty [0.0]
本研究は、モータースポーツ応用のための最小ラップタイム計画フレームワークを提示し、検証する。
この手法は、車両のダイナミクスを短い地平線上で伝播させる、事前の障害対応フレームワークの上に構築されている。
我々は、キーカーパラメータの不確実性を考慮した定式化を拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-14T22:32:35Z) - AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations [103.61864552260316]
動的環境におけるリアルタイムナビゲーションは、限られた知覚下での衝突のない、動的に実現可能な動きを必要とする。
我々は,移動可能な目標整合経路の学習としてナビゲーションを定式化し,局所的な観測に基づいて,目標整合な局所経路上の再利用可能な分布をモデル化する。
我々は、幾何対応の極性行動多様体を用いて局所経路をパラメータ化し、安定かつ安全対応の計画のためのマルチゴール分散ロールアウトによるリスク感応性ユーティリティシェーピングを含む構造化された事前学習フレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T16:00:41Z) - Accelerated Spline-Based Time-Optimal Motion Planning with Continuous Safety Guarantees for Non-Differentially Flat Systems [6.862015448582809]
単一制御問題(OCP)としてのスプラインに基づく動き計画の定式化
分離を線形システムや二次プログラムで解ける独立した分類問題として扱うことにより、提案手法は超平面パラメータをOCP変数から除去する。
実験による検証により、この分離されたアプローチは、完全にリッチな環境に比べて軌道速度を60%近く減少させることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-25T09:53:04Z) - Discrete Diffusion for Reflective Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving [55.13109926181247]
離散拡散による安全な軌道生成のためのリフレクション機構を統合した学習ベースのフレームワークであるReflectDriveを紹介する。
我々のアプローチの中心は、勾配のない反復的な自己補正を行う、安全を意識した反射機構である。
本手法は目標条件付き軌道生成から始まり,マルチモーダル運転動作をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-24T13:35:15Z) - Multi-Agent Path Finding in Continuous Spaces with Projected Diffusion Models [57.45019514036948]
MAPF(Multi-Agent Path Finding)は、ロボット工学における基本的な問題である。
連続空間におけるMAPFの拡散モデルと制約付き最適化を統合する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T21:27:19Z) - Integrating Higher-Order Dynamics and Roadway-Compliance into
Constrained ILQR-based Trajectory Planning for Autonomous Vehicles [3.200238632208686]
軌道計画は、自動運転車のグローバルな最適ルートを作成することを目的としている。
既存の自転車キネマティックモデルを用いた実装では、制御可能な軌道は保証できない。
このモデルを、曲率と長手ジャークの1階および2階微分を含む高階項で拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T22:30:18Z) - Path Planning Followed by Kinodynamic Smoothing for Multirotor Aerial
Vehicles (MAVs) [61.94975011711275]
そこで本稿では,RRT*textquotedblrightのテキストを幾何学的にベースとした動き計画手法を提案する。
提案手法では,適応探索空間とステアリング機能を導入したオリジナルのRT*を改良した。
提案手法を様々なシミュレーション環境で検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T09:55:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。